package com.hadoop.mapreduce.wordcount;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineFileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

/**
 * 在一堆给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数
 */
public class WordCountRunner {

    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        //把业务逻辑相关的信息（哪个是mapper，哪个是reducer，要处理的数据在哪里，输出的结果放哪里……）描述成一个job对象
        Configuration config=new Configuration();
        //把这个描述好的job提交给集群去运行
        Job job = Job.getInstance(config);
        //指定我这个job所在的jar包
//		job.setJar("/home/hadoop/wordcount.jar");
        job.setJarByClass(WordCountRunner.class);
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        //如果不设置InputFormat他默认用的是TextInputFormat.class
        //小文件合并成大文件，避免大量maptask处理大量小文件
        job.setInputFormatClass(CombineFileInputFormat.class);
        CombineFileInputFormat.setMaxInputSplitSize(job,4194304);
        CombineFileInputFormat.setMinInputSplitSize(job,2097152);

        //设置我们的业务逻辑Mapper类的输出key和value的数据类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        //设置我们的业务逻辑Reducer类的输出key和value的数据类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        //指定要处理的数据所在的位置
        FileInputFormat.setInputPaths(job,"H:\\flow.log");
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("H:\\fin\\fin.log"));
        boolean res = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(res?0:1);
    }
}
